Improve accuracy for complex powers with small negative integer exponents
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- 主要言語
- Python
- スター
- 77.2k
- フォーク
- 35.9k
- PR マージ指標
- PR 指標を取得中
説明
Feature or enhancement
Proposal:
Currently we compute such powers as (1+0j)/z**(-n) (unless absolute value of n is too big to use specialized algorithm for integer exponents). This approach, however, introduce huge accuracy loss due to underflows in division.
For example:
>>> from gmpy2 import *
>>> import math
>>> x, y = map(float.fromhex, ['0x1.47e9c711723f5p+81',
... '0x1.38afd1168e49fp+85'])
>>> z = complex(x, y)
>>> pr = pow(z, -12); pr
0j
>>> pr2 = pow((1/z), 12); pr2
(5.562684646267994e-309+5.56268464626799e-309j)
>>> gr = complex(pow(mpc(z), -12))
>>> abs((pr2-gr).real)/math.ulp(gr.real)
2.0
>>> abs((pr2-gr).imag)/math.ulp(gr.imag)
2.0
Using instead ((1+0j)/z)**(-n) reduced error in this example from ~1e15 ULP to 2ULP. Note that, generic power algorithm is not affected by this issue:
>>> import _testcapi
>>> pr3 = _testcapi._py_c_pow(z, -12)[0]; pr3
(5.56268464626801e-309+5.56268464626799e-309j)
>>> abs((pr3-gr).real)/math.ulp(gr.real)
1.0
>>> abs((pr3-gr).imag)/math.ulp(gr.imag)
2.0
Has this already been discussed elsewhere?
This is a minor feature, which does not need previous discussion elsewhere
Links to previous discussion of this feature:
No response
Linked PRs
- gh-156757
- gh-156968
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
まず、pow(z, -12) と _testcapi._py_c_pow で実行される複素べき乗の経路から始め、pow((1/z), 12) および reproducer に示されている mpc の結果と比較してください。完了の条件は、例における underflow に起因する精度低下を回避することです。先に進む前に、関連する PR gh-156757 と gh-156968 を確認してください。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- python
- 領域
- backend
- issue の種類
- 機能追加
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 25/100